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Dataset statistics

Number of variables20
Number of observations789
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Variable types

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Categorical5
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Alerts

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Dataset has 5 (0.6%) duplicate rowsDuplicates
article_date_modified has 254 (32.2%) missing values Missing
article_category is an unsupported type, check if it needs cleaning or further analysis Unsupported
days_since_published has 16 (2.0%) zeros Zeros

Reproduction

Analysis started2025-01-08 16:07:23.999323
Analysis finished2025-01-08 16:07:31.146812
Duration7.15 seconds
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Variables

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Length

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Characters and Unicode

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The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

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Sample

1st rowquel-est-le-meilleur-pool-de-minage
2nd rowcredit-agricole-centre-loire-comment-ouvrir-un-compte-bancaire-pro
3rd rowcadessavoies-tout-savoir-sur-la-gestion-des-demarches-administratives
4th rowle-financement-participatif-pour-des-projets-davenir
5th row7-etapes-pour-se-lancer-dans-le-trading-et-reussir
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quelle-couleur-est-le-billet-de-100-e 1
 
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le-service-filbanque-du-cic-principe-et-tarifs 1
 
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quel-fournisseur-delectricite-choisir-pour-9kva 1
 
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faut-il-recourir-aux-services-dun-agent-immobilier-pour-lachat-dune-maison 1
 
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quel-est-le-meilleur-pool-de-minage 1
 
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Most frequent character per block

(unknown)
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- 6208
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e 6125
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o 2499
 
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u 2025
 
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Other values (27) 10472
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Distinct (%)90.0%
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Missing (%)0.0%
Memory size285.8 KiB
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Length

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Median length98
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Min length19

Characters and Unicode

Total characters54880
Distinct characters97
Distinct categories1 ?
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Distinct blocks1 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique701 ?
Unique (%)88.8%

Sample

1st rowQuel est le meilleur pool de minage ? - Invistita
2nd rowComment procéder pour ouvrir un compte au Crédit Agricole Centre Loire?
3rd rowCadessavoies : Tout savoir sur la gestion des démarches administratives - Invistita
4th rowLe financement participatif pour des projets d'avenir ? - Invistita
5th row7 étapes pour se lancer dans le trading et réussir - Invistita
ValueCountFrequency (%)
1392
 
15.5%
invistita 732
 
8.2%
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2.0%
comment 160
 
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1.6%
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1.6%
et 128
 
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60.0%
2025-01-08T17:07:33.850442image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/

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o 2412
 
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u 1972
 
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Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 54880
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Most frequent character per block

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
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n 3588
 
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u 1972
 
3.6%
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Distinct (%)90.4%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size1.6 MiB
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Length

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Characters and Unicode

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Distinct categories1 ?
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The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique707 ?
Unique (%)89.6%

Sample

1st rowL’engouement autour de la monnaie virtuelle ne cesse de grandir. Passionné de l’univers des cryptos, vous vous êtes depuis peu intéressé au minage ? L’approche la plus bénéfique pour progresser et rentabiliser votre activité est de rejoindre un pool de minage performant. Pour vous aider à faire le bon choix, cet article vous donne les meilleurs conseils. Plan de l'articlePool de minage : de quoi s’agit-il exactement ?Internet, la solution pour trouver les meilleurs pools de minageMeilleur pool de minage : conseils pour l’identifier Pool de minage : de quoi s’agit-il exactement ? Pour commencer ce billet, il est judicieux de nous intéresser au minage de […]
2nd rowEn tant que professionnel, avoir un compte bancaire professionnel vous permet d’avoir accès à des services bien spécifiques. A cet effet, voici les étapes d’ouverture d’un compte bancaire professionnel auprès du Crédit Agricole Centre Loire.
3rd rowGérer les démarches administratives peut souvent ressembler à un véritable casse-tête. Entre les formulaires à remplir, les documents à fournir et les délais à respecter, il n’est pas rare de se sentir submergé. Pourtant, une bonne organisation et une connaissance des procédures peuvent grandement simplifier ces démarches. Cadessavoies propose de vous guider à travers ce labyrinthe administratif. Que ce soit pour des questions de santé, d’emploi ou de logement, il faut connaître les étapes à suivre et les astuces pour éviter les erreurs courantes. Avec les bons outils et les bonnes informations, il est possible de naviguer sereinement dans l’univers […]
4th rowDepuis un peu plus d’une dizaine d’années maintenant, le financement participatif ne finit plus de décoller. À tel point qu’en 2021, le montant des collectes a battu un nouveau record en France avec la somme faramineuse de 1,8 milliard d’euros, soit 84% de plus que 2020 ! On peut donc dire qu’il s’agit d’une solution de plus en plus envisagée lorsqu’une entreprise souhaite lancer un projet dans lequel elle croît. Sauf qu’en général, les différents donateurs réclament une contribution directe à la fin de la collecte. Pourquoi ne pas plutôt tester l’investissement participatif pour la transition écologique ? Description de […]
5th rowLe trading peut être une activité passionnante, gratifiante et, surtout, lucrative si l’on sait s’y prendre correctement. Pour vous aider à vous lancer dans cette aventure, voici 7 étapes pour se lancer dans le trading et réussir. Bonne lecture ! Plan de l'articleÉduquez-vous : une clé pour démarrerChoisissez votre style de tradingTrouvez le bon courtierMettez en place un plan de trading solideTestez vos stratégies sur un compte démoGérez vos émotionsFaites preuve de patience et de persévérance Éduquez-vous : une clé pour démarrer Il est essentiel de bien connaître le domaine dans lequel on souhaite investir. Prenez le temps de vous […]
ValueCountFrequency (%)
de 4043
 
5.6%
les 1993
 
2.8%
et 1571
 
2.2%
la 1426
 
2.0%
pour 1397
 
1.9%
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1.9%
des 1355
 
1.9%
le 1350
 
1.9%
en 1272
 
1.8%
1062
 
1.5%
Other values (7949) 55211
76.6%
2025-01-08T17:07:35.259495image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

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o 22182
 
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Most occurring categories

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(unknown)
ValueCountFrequency (%)
70613
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6.9%
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Most occurring scripts

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100.0%

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(unknown)
ValueCountFrequency (%)
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Most occurring blocks

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70613
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Invalid dates (%)0.0%
2025-01-08T17:07:35.515817image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
2025-01-08T17:07:35.800460image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)

article_date_modified
Date

Missing 

Distinct476
Distinct (%)89.0%
Missing254
Missing (%)32.2%
Memory size139.6 KiB
Minimum2020-12-24 05:57:54+00:00
Maximum2025-01-05 09:21:33+00:00
Invalid dates0
Invalid dates (%)0.0%
2025-01-08T17:07:36.097719image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
2025-01-08T17:07:36.385001image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)

article_author
Categorical

Distinct21
Distinct (%)2.7%
Missing1
Missing (%)0.1%
Memory size176.4 KiB
Watson
164 
Tangi
102 
Emmanuel
87 
smartuser
76 
Lynda
56 
Other values (16)
303 

Length

Max length9
Median length7
Mean length6.7030457
Min length4

Characters and Unicode

Total characters5282
Distinct characters40
Distinct categories1 ?
Distinct scripts1 ?
Distinct blocks1 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique2 ?
Unique (%)0.3%

Sample

1st rowJustin005
2nd rowLionel004
3rd rowWatson
4th rowRodrigue
5th rowGec007

Common Values

ValueCountFrequency (%)
Watson 164
20.8%
Tangi 102
12.9%
Emmanuel 87
11.0%
smartuser 76
9.6%
Lynda 56
 
7.1%
Rodrigue 50
 
6.3%
Nico 45
 
5.7%
Justin005 41
 
5.2%
Gec007 39
 
4.9%
Lionel004 28
 
3.5%
Other values (11) 100
12.7%

Length

2025-01-08T17:07:36.636005image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category
ValueCountFrequency (%)
watson 164
20.8%
tangi 102
12.9%
emmanuel 87
11.0%
smartuser 76
9.6%
lynda 56
 
7.1%
rodrigue 50
 
6.3%
nico 45
 
5.7%
justin005 41
 
5.2%
gec007 39
 
4.9%
lionel004 28
 
3.6%
Other values (11) 100
12.7%

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
a 541
 
10.2%
n 524
 
9.9%
e 425
 
8.0%
s 361
 
6.8%
t 327
 
6.2%
i 316
 
6.0%
o 294
 
5.6%
r 259
 
4.9%
u 254
 
4.8%
m 251
 
4.8%
Other values (30) 1730
32.8%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 5282
100.0%

Most frequent character per category

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
a 541
 
10.2%
n 524
 
9.9%
e 425
 
8.0%
s 361
 
6.8%
t 327
 
6.2%
i 316
 
6.0%
o 294
 
5.6%
r 259
 
4.9%
u 254
 
4.8%
m 251
 
4.8%
Other values (30) 1730
32.8%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 5282
100.0%

Most frequent character per script

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
a 541
 
10.2%
n 524
 
9.9%
e 425
 
8.0%
s 361
 
6.8%
t 327
 
6.2%
i 316
 
6.0%
o 294
 
5.6%
r 259
 
4.9%
u 254
 
4.8%
m 251
 
4.8%
Other values (30) 1730
32.8%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 5282
100.0%

Most frequent character per block

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
a 541
 
10.2%
n 524
 
9.9%
e 425
 
8.0%
s 361
 
6.8%
t 327
 
6.2%
i 316
 
6.0%
o 294
 
5.6%
r 259
 
4.9%
u 254
 
4.8%
m 251
 
4.8%
Other values (30) 1730
32.8%
Distinct710
Distinct (%)90.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size284.3 KiB
2025-01-08T17:07:37.134410image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length118
Median length86
Mean length58.406844
Min length7

Characters and Unicode

Total characters46083
Distinct characters97
Distinct categories1 ?
Distinct scripts1 ?
Distinct blocks1 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique701 ?
Unique (%)88.8%

Sample

1st rowQuel est le meilleur pool de minage ?
2nd rowCrédit Agricole Centre Loire : comment ouvrir un compte bancaire pro ?
3rd rowCadessavoies : Tout savoir sur la gestion des démarches administratives
4th rowLe financement participatif pour des projets d’avenir ?
5th row7 étapes pour se lancer dans le trading et réussir
ValueCountFrequency (%)
640
 
8.5%
de 306
 
4.1%
les 217
 
2.9%
pour 190
 
2.5%
en 183
 
2.4%
comment 165
 
2.2%
la 146
 
1.9%
à 142
 
1.9%
et 129
 
1.7%
le 122
 
1.6%
Other values (1572) 5257
70.1%
2025-01-08T17:07:38.010152image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
6637
14.4%
e 5270
11.4%
r 3045
 
6.6%
s 2886
 
6.3%
n 2860
 
6.2%
i 2711
 
5.9%
t 2610
 
5.7%
a 2532
 
5.5%
o 2429
 
5.3%
u 1973
 
4.3%
Other values (87) 13130
28.5%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 46083
100.0%

Most frequent character per category

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
6637
14.4%
e 5270
11.4%
r 3045
 
6.6%
s 2886
 
6.3%
n 2860
 
6.2%
i 2711
 
5.9%
t 2610
 
5.7%
a 2532
 
5.5%
o 2429
 
5.3%
u 1973
 
4.3%
Other values (87) 13130
28.5%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 46083
100.0%

Most frequent character per script

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
6637
14.4%
e 5270
11.4%
r 3045
 
6.6%
s 2886
 
6.3%
n 2860
 
6.2%
i 2711
 
5.9%
t 2610
 
5.7%
a 2532
 
5.5%
o 2429
 
5.3%
u 1973
 
4.3%
Other values (87) 13130
28.5%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 46083
100.0%

Most frequent character per block

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
6637
14.4%
e 5270
11.4%
r 3045
 
6.6%
s 2886
 
6.3%
n 2860
 
6.2%
i 2711
 
5.9%
t 2610
 
5.7%
a 2532
 
5.5%
o 2429
 
5.3%
u 1973
 
4.3%
Other values (87) 13130
28.5%

article_category
Unsupported

Rejected  Unsupported 

Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size182.8 KiB

article_views
Real number (ℝ)

Distinct613
Distinct (%)77.7%
Missing0
Missing (%)0.0%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
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Maximum2999
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size139.6 KiB
2025-01-08T17:07:38.260912image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum10
5-th percentile56.6
Q1785
median1609
Q32087
95-th percentile2404.6
Maximum2999
Range2989
Interquartile range (IQR)1302

Descriptive statistics

Standard deviation747.40388
Coefficient of variation (CV)0.50872706
Kurtosis-1.0479726
Mean1469.1648
Median Absolute Deviation (MAD)592
Skewness-0.42917096
Sum1159171
Variance558612.56
MonotonicityNot monotonic
2025-01-08T17:07:38.523898image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)
ValueCountFrequency (%)
1868 18
 
2.3%
751 16
 
2.0%
14 16
 
2.0%
722 16
 
2.0%
10 16
 
2.0%
2058 4
 
0.5%
2010 3
 
0.4%
980 3
 
0.4%
2228 3
 
0.4%
1664 3
 
0.4%
Other values (603) 691
87.6%
ValueCountFrequency (%)
10 16
2.0%
14 16
2.0%
24 1
 
0.1%
27 1
 
0.1%
36 1
 
0.1%
37 1
 
0.1%
38 1
 
0.1%
40 1
 
0.1%
45 1
 
0.1%
53 1
 
0.1%
ValueCountFrequency (%)
2999 1
0.1%
2887 1
0.1%
2836 1
0.1%
2740 1
0.1%
2735 1
0.1%
2733 1
0.1%
2690 1
0.1%
2672 1
0.1%
2652 1
0.1%
2596 1
0.1%

article_reading_time
Real number (ℝ)

Distinct18
Distinct (%)2.3%
Missing7
Missing (%)0.9%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean4.4258312
Minimum2
Maximum30
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size139.6 KiB
2025-01-08T17:07:38.746599image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum2
5-th percentile2
Q13
median4
Q35
95-th percentile8
Maximum30
Range28
Interquartile range (IQR)2

Descriptive statistics

Standard deviation2.3407535
Coefficient of variation (CV)0.5288845
Kurtosis42.388247
Mean4.4258312
Median Absolute Deviation (MAD)1
Skewness5.0033346
Sum3461
Variance5.479127
MonotonicityNot monotonic
2025-01-08T17:07:38.948277image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=18)
ValueCountFrequency (%)
3 233
29.5%
4 232
29.4%
5 121
15.3%
6 72
 
9.1%
2 49
 
6.2%
7 33
 
4.2%
9 13
 
1.6%
8 13
 
1.6%
11 6
 
0.8%
13 2
 
0.3%
Other values (8) 8
 
1.0%
(Missing) 7
 
0.9%
ValueCountFrequency (%)
2 49
 
6.2%
3 233
29.5%
4 232
29.4%
5 121
15.3%
6 72
 
9.1%
7 33
 
4.2%
8 13
 
1.6%
9 13
 
1.6%
10 1
 
0.1%
11 6
 
0.8%
ValueCountFrequency (%)
30 1
 
0.1%
28 1
 
0.1%
26 1
 
0.1%
18 1
 
0.1%
16 1
 
0.1%
15 1
 
0.1%
13 2
 
0.3%
12 1
 
0.1%
11 6
0.8%
10 1
 
0.1%

article_content
Categorical

Constant 

Distinct1
Distinct (%)0.1%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size174.3 KiB
None
789 

Length

Max length4
Median length4
Mean length4
Min length4

Characters and Unicode

Total characters3156
Distinct characters4
Distinct categories1 ?
Distinct scripts1 ?
Distinct blocks1 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st rowNone
2nd rowNone
3rd rowNone
4th rowNone
5th rowNone

Common Values

ValueCountFrequency (%)
None 789
100.0%

Length

2025-01-08T17:07:39.167148image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2025-01-08T17:07:39.351125image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
none 789
100.0%

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
N 789
25.0%
o 789
25.0%
n 789
25.0%
e 789
25.0%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 3156
100.0%

Most frequent character per category

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
N 789
25.0%
o 789
25.0%
n 789
25.0%
e 789
25.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 3156
100.0%

Most frequent character per script

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
N 789
25.0%
o 789
25.0%
n 789
25.0%
e 789
25.0%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 3156
100.0%

Most frequent character per block

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
N 789
25.0%
o 789
25.0%
n 789
25.0%
e 789
25.0%

article_raw_content
Categorical

Constant 

Distinct1
Distinct (%)0.1%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size174.3 KiB
None
789 

Length

Max length4
Median length4
Mean length4
Min length4

Characters and Unicode

Total characters3156
Distinct characters4
Distinct categories1 ?
Distinct scripts1 ?
Distinct blocks1 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st rowNone
2nd rowNone
3rd rowNone
4th rowNone
5th rowNone

Common Values

ValueCountFrequency (%)
None 789
100.0%

Length

2025-01-08T17:07:39.528878image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2025-01-08T17:07:39.694744image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
none 789
100.0%

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
N 789
25.0%
o 789
25.0%
n 789
25.0%
e 789
25.0%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 3156
100.0%

Most frequent character per category

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
N 789
25.0%
o 789
25.0%
n 789
25.0%
e 789
25.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 3156
100.0%

Most frequent character per script

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
N 789
25.0%
o 789
25.0%
n 789
25.0%
e 789
25.0%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 3156
100.0%

Most frequent character per block

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
N 789
25.0%
o 789
25.0%
n 789
25.0%
e 789
25.0%

article_length
Categorical

Constant 

Distinct1
Distinct (%)0.1%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size172.0 KiB
1
789 

Length

Max length1
Median length1
Mean length1
Min length1

Characters and Unicode

Total characters789
Distinct characters1
Distinct categories1 ?
Distinct scripts1 ?
Distinct blocks1 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st row1
2nd row1
3rd row1
4th row1
5th row1

Common Values

ValueCountFrequency (%)
1 789
100.0%

Length

2025-01-08T17:07:39.870294image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2025-01-08T17:07:40.038347image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
1 789
100.0%

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
1 789
100.0%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 789
100.0%

Most frequent character per category

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
1 789
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 789
100.0%

Most frequent character per script

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
1 789
100.0%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 789
100.0%

Most frequent character per block

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
1 789
100.0%

days_since_published
Real number (ℝ)

Zeros 

Distinct419
Distinct (%)53.1%
Missing0
Missing (%)0.0%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean504.07224
Minimum0
Maximum1803
Zeros16
Zeros (%)2.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size139.6 KiB
2025-01-08T17:07:40.240222image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum0
5-th percentile3
Q140
median391
Q3805
95-th percentile1409
Maximum1803
Range1803
Interquartile range (IQR)765

Descriptive statistics

Standard deviation486.32753
Coefficient of variation (CV)0.96479729
Kurtosis-0.47146279
Mean504.07224
Median Absolute Deviation (MAD)360
Skewness0.76935221
Sum397713
Variance236514.47
MonotonicityNot monotonic
2025-01-08T17:07:40.505738image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)
ValueCountFrequency (%)
3 64
 
8.1%
24 21
 
2.7%
17 18
 
2.3%
2 16
 
2.0%
0 16
 
2.0%
31 16
 
2.0%
10 16
 
2.0%
38 15
 
1.9%
80 11
 
1.4%
570 8
 
1.0%
Other values (409) 588
74.5%
ValueCountFrequency (%)
0 16
 
2.0%
2 16
 
2.0%
3 64
8.1%
4 1
 
0.1%
5 1
 
0.1%
6 2
 
0.3%
7 1
 
0.1%
8 2
 
0.3%
10 16
 
2.0%
11 1
 
0.1%
ValueCountFrequency (%)
1803 2
 
0.3%
1800 5
0.6%
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Real number (ℝ)

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Infinite (%)0.0%
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2025-01-08T17:07:40.775339image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

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Descriptive statistics

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MonotonicityNot monotonic
2025-01-08T17:07:41.035491image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)
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0.3%
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591.25 1
0.1%
575.5 1
0.1%
562.75 1
0.1%

article_views_monthly
Real number (ℝ)

Distinct712
Distinct (%)90.2%
Missing0
Missing (%)0.0%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
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Zeros0
Zeros (%)0.0%
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Negative (%)0.0%
Memory size139.6 KiB
2025-01-08T17:07:41.310958image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum36.613924
5-th percentile45.292387
Q166.563815
median82
Q3300
95-th percentile6506.1818
Maximum21270
Range21233.386
Interquartile range (IQR)233.43619

Descriptive statistics

Standard deviation3294.1287
Coefficient of variation (CV)2.6641696
Kurtosis13.663647
Mean1236.4561
Median Absolute Deviation (MAD)31.571429
Skewness3.6701709
Sum975563.87
Variance10851284
MonotonicityNot monotonic
2025-01-08T17:07:41.726650image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)
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2.0%
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2.0%
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2.0%
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0.1%
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0.3%
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17265 1
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0.1%

website
Categorical

Constant 

Distinct1
Distinct (%)0.1%
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Missing (%)0.0%
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https://www.invistita.fr
789 

Length

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Characters and Unicode

Total characters18936
Distinct characters14
Distinct categories1 ?
Distinct scripts1 ?
Distinct blocks1 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st rowhttps://www.invistita.fr
2nd rowhttps://www.invistita.fr
3rd rowhttps://www.invistita.fr
4th rowhttps://www.invistita.fr
5th rowhttps://www.invistita.fr

Common Values

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Length

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Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2025-01-08T17:07:42.119395image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
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Most occurring characters

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p 789
 
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h 789
 
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(unknown)
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: 789
 
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p 789
 
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h 789
 
4.2%
n 789
 
4.2%
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Most occurring scripts

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Most frequent character per script

(unknown)
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w 2367
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i 2367
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p 789
 
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n 789
 
4.2%
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Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 18936
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Most frequent character per block

(unknown)
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t 3156
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w 2367
12.5%
i 2367
12.5%
. 1578
8.3%
/ 1578
8.3%
s 1578
8.3%
: 789
 
4.2%
p 789
 
4.2%
h 789
 
4.2%
n 789
 
4.2%
Other values (4) 3156
16.7%

scraping_date
Date

Constant 

Distinct1
Distinct (%)0.1%
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Missing (%)0.0%
Memory size139.6 KiB
Minimum2025-01-08 16:07:23.630684+00:00
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Invalid dates0
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2025-01-08T17:07:42.438286image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=1)

Interactions

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2025-01-08T17:07:24.828021image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
2025-01-08T17:07:25.859360image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
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2025-01-08T17:07:28.729650image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/

Missing values

2025-01-08T17:07:30.006783image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
A simple visualization of nullity by column.
2025-01-08T17:07:30.679884image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
Nullity matrix is a data-dense display which lets you quickly visually pick out patterns in data completion.
2025-01-08T17:07:31.007693image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
The correlation heatmap measures nullity correlation: how strongly the presence or absence of one variable affects the presence of another.

Sample

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https://www.invistita.fr/quel-est-le-meilleur-pool-de-minage/https://www.invistita.fr/quel-est-le-meilleur-pool-de-minage/https://www.invistita.fr/quel-est-le-meilleur-pool-de-minage/quel-est-le-meilleur-pool-de-minageQuel est le meilleur pool de minage ? - InvistitaL’engouement autour de la monnaie virtuelle ne cesse de grandir. Passionné de l’univers des cryptos, vous vous êtes depuis peu intéressé au minage ? L’approche la plus bénéfique pour progresser et rentabiliser votre activité est de rejoindre un pool de minage performant. Pour vous aider à faire le bon choix, cet article vous donne les meilleurs conseils. Plan de l'articlePool de minage : de quoi s’agit-il exactement ?Internet, la solution pour trouver les meilleurs pools de minageMeilleur pool de minage : conseils pour l’identifier Pool de minage : de quoi s’agit-il exactement ? Pour commencer ce billet, il est judicieux de nous intéresser au minage de […]2025-01-05 00:01:00+00:002025-01-05 09:21:09+00:00Justin005Quel est le meilleur pool de minage ?[]23653.0NoneNone13591.2517737.5https://www.invistita.fr2025-01-08 16:07:23.630684+00:00
https://www.invistita.fr/credit-agricole-centre-loire-comment-ouvrir-un-compte-bancaire-pro/https://www.invistita.fr/credit-agricole-centre-loire-comment-ouvrir-un-compte-bancaire-pro/https://www.invistita.fr/credit-agricole-centre-loire-comment-ouvrir-un-compte-bancaire-pro/credit-agricole-centre-loire-comment-ouvrir-un-compte-bancaire-proComment procéder pour ouvrir un compte au Crédit Agricole Centre Loire?En tant que professionnel, avoir un compte bancaire professionnel vous permet d’avoir accès à des services bien spécifiques. A cet effet, voici les étapes d’ouverture d’un compte bancaire professionnel auprès du Crédit Agricole Centre Loire.2025-01-05 00:01:00+00:002025-01-05 09:21:25+00:00Lionel004Crédit Agricole Centre Loire : comment ouvrir un compte bancaire pro ?[]22084.0NoneNone13552.0016560.0https://www.invistita.fr2025-01-08 16:07:23.630684+00:00
https://www.invistita.fr/cadessavoies-tout-savoir-sur-la-gestion-des-demarches-administratives/https://www.invistita.fr/cadessavoies-tout-savoir-sur-la-gestion-des-demarches-administratives/https://www.invistita.fr/cadessavoies-tout-savoir-sur-la-gestion-des-demarches-administratives/cadessavoies-tout-savoir-sur-la-gestion-des-demarches-administrativesCadessavoies : Tout savoir sur la gestion des démarches administratives - InvistitaGérer les démarches administratives peut souvent ressembler à un véritable casse-tête. Entre les formulaires à remplir, les documents à fournir et les délais à respecter, il n’est pas rare de se sentir submergé. Pourtant, une bonne organisation et une connaissance des procédures peuvent grandement simplifier ces démarches. Cadessavoies propose de vous guider à travers ce labyrinthe administratif. Que ce soit pour des questions de santé, d’emploi ou de logement, il faut connaître les étapes à suivre et les astuces pour éviter les erreurs courantes. Avec les bons outils et les bonnes informations, il est possible de naviguer sereinement dans l’univers […]2025-01-08 00:22:00+00:00NaTWatsonCadessavoies : Tout savoir sur la gestion des démarches administratives[]104.0NoneNone1010.00300.0https://www.invistita.fr2025-01-08 16:07:23.630684+00:00
https://www.invistita.fr/le-financement-participatif-pour-des-projets-davenir/https://www.invistita.fr/le-financement-participatif-pour-des-projets-davenir/https://www.invistita.fr/le-financement-participatif-pour-des-projets-davenir/le-financement-participatif-pour-des-projets-davenirLe financement participatif pour des projets d'avenir ? - InvistitaDepuis un peu plus d’une dizaine d’années maintenant, le financement participatif ne finit plus de décoller. À tel point qu’en 2021, le montant des collectes a battu un nouveau record en France avec la somme faramineuse de 1,8 milliard d’euros, soit 84% de plus que 2020 ! On peut donc dire qu’il s’agit d’une solution de plus en plus envisagée lorsqu’une entreprise souhaite lancer un projet dans lequel elle croît. Sauf qu’en général, les différents donateurs réclament une contribution directe à la fin de la collecte. Pourquoi ne pas plutôt tester l’investissement participatif pour la transition écologique ? Description de […]2025-01-05 00:01:00+00:002025-01-05 09:21:13+00:00RodrigueLe financement participatif pour des projets d’avenir ?[]20322.0NoneNone13508.0015240.0https://www.invistita.fr2025-01-08 16:07:23.630684+00:00
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https://www.invistita.fr/cest-quoi-un-compte-titre-ordinaire/https://www.invistita.fr/cest-quoi-un-compte-titre-ordinaire/https://www.invistita.fr/cest-quoi-un-compte-titre-ordinaire/cest-quoi-un-compte-titre-ordinaireC'est quoi un compte titre ordinaire ? - InvistitaInvestir en bourse n’est pas improvisé. En effet, la détention d’actifs financiers nécessite une certaine organisation pratique. Pour gérer les titres que vous détenez, vous devrez choisir un support approprié. A lire également : Comment fonctionne Western Union ? Deux solutions vous sont proposées : vous souscrivez à un PEA (Action Savings Plan), vous ouvrez ce qu’on appelle un compte  titres ordinaires. Plan de l'articleQue permet le compte titre ordinaire ?Existe-t-il différents comptes titres ?Quel est son fonctionnement ?Est-ce que cela me permet un choix illimité de supports d’investissement ?Ce compte, en raison de sa spécificité, entraînera-t-il des frais supplémentaires ? Que permet le compte […]2025-01-05 00:01:00+00:002025-01-05 09:21:21+00:00TangiC’est quoi un compte titre ordinaire ?[]24145.0NoneNone13603.5018105.0https://www.invistita.fr2025-01-08 16:07:23.630684+00:00
https://www.invistita.fr/hsbc-particuliers/https://www.invistita.fr/hsbc-particuliers/https://www.invistita.fr/hsbc-particuliers/hsbc-particuliersHSBC particuliers - Invistitacomptes individuels de la HSBC peuvent être consultés Les sur le site Web général de la HSBC. Ce site a plusieurs onglets, y compris un « particulier » dans la sous-adresse web https://www.hsbc.fr/1/2/hsbc-france/particuliers Pour saisir un compte HSBC particulier , entrez d’abord votre numéro de compte. Une fenêtre contextuelle s’ouvre pour demander le code d’accès. A lire en complément : Que faut-il savoir pour créer et gérer efficacement sa PME ? Le menu d’un compte HSBC particulier se compose des onglets suivants : A découvrir également : Comment financer un projet d'association ? Comparé à d’autres sites bancaires, le site particulier de la HSBC […]2025-01-05 00:01:00+00:002025-01-05 09:21:12+00:00TangiHSBC particuliers[]23023.0NoneNone13575.5017265.0https://www.invistita.fr2025-01-08 16:07:23.630684+00:00
https://www.invistita.fr/comment-connaitre-son-plafond-de-virement-credit-agricole/https://www.invistita.fr/comment-connaitre-son-plafond-de-virement-credit-agricole/https://www.invistita.fr/comment-connaitre-son-plafond-de-virement-credit-agricole/comment-connaitre-son-plafond-de-virement-credit-agricoleComment connaître son plafond de virement Crédit Agricole ? - InvistitaComme pour les retraits du distributeur ou les paiements par carte de crédit et par chèque, les virements sont-ils assujettis à des limites ? Et dans ce cas, ces montants maximaux pour virement bancaire sont-ils les mêmes dans toutes les institutions ? Ce sont toutes ces questions que nous allons répondre dans l’article d’aujourd’hui Plan de l'articleQu’est-ce qu’un virement bancaire ?Qui fixe le montant maximal des virements bancaires ?Plafonds pour les virements bancaires dans la pratiqueLes plafonds imposés par les principales banques françaises :Et si le montant maximum d’un virement bancaire est dépassé ?Élargissez vos exigences en vous tournant vers des cartes bancaires gratuites prépayées proposées […]2025-01-05 00:01:00+00:002025-01-05 09:21:32+00:00TangiComment connaître son plafond de virement Crédit Agricole ?[]28366.0NoneNone13709.0021270.0https://www.invistita.fr2025-01-08 16:07:23.630684+00:00
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